메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Wei Huang (Huazhong University of Science and Technology) Sung-Kwun Oh (The University of Suwon)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.2
발행연도
2017.3
수록면
911 - 917 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
There are generally three folds when developing neural network classifiers. They are as follows: 1) discriminant function; 2) lots of parameters in the design of classifier; and 3) high dimensional training data. Along with this viewpoint, we propose space search optimized polynomial neural network classifier (PNNC) with the aid of data preprocessing technique and simultaneous tuning strategy, which is a balance optimization strategy used in the design of PNNC when running space search optimization. Unlike the conventional probabilistic neural network classifier, the proposed neural network classifier adopts two type of polynomials for developing discriminant functions. The overall optimization of PNNC is realized with the aid of so-called structure optimization and parameter optimization with the use of simultaneous tuning strategy. Space search optimization algorithm is considered as a optimize vehicle to help the implement both structure and parameter optimization in the construction of PNNC. Furthermore, principal component analysis and linear discriminate analysis are selected as the data preprocessing techniques for PNNC. Experimental results show that the proposed neural network classifier obtains better performance in comparison with some other well-known classifiers in terms of accuracy classification rate.
#Polynomial Neural Network Classifier (PNNC) #Principal component analysis #Linear discriminate analysis #Space search optimization #Simultaneous tuning strategy #Data preprocessing technique

목차

Abstract
1. Introduction
2. Architecture of Polynomial Neural Network Classifier
3. Space Search Optimization of Polynomial Neural Network Classifier
4. Experimental Studies
5. Conclusions
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
M. M. Li, and B. Verma, “Nonlinear curve fitting to stopping power data using RBF neural networks”, Original Research Article, Expert Systems with Applications, vol. 45, pp. 161-171, March 2016. Z. ?Q. Wu, W. ?J. Jia, L. ?R. Zhao, and C. -H. Wu, “Maximum wind power tracking based on cloud RBF neural network”, Original Research Article, Renewable Energy, vol. 86, pp. 466-472, February 2016. B. Wu, S. Han, J. Xiao, X. Hu, and J. Fan, “Error compensation based on BP neural network for airborne laser ranging”, Original Research Article, Optik - International Journal for Light and Electron Optics, vol. 127, pp. 4083-4088, April 2016. S. K. Oh, W. D. Kim, W. Pedrycz, and K. S. Seo, “Fuzzy radial basis function neural networks with information granulation and its parallel genetic optimization”, Fuzzy Sets and Systems, vol. 237, pp. 96- 117, 2014. C. Barat, and C. Ducottet, “String representations and distances in deep Convolutional Neural Networks for image classification”, Original Research Article, Pattern Recognition, vol. 54, pp. 104-115, June 2016.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

3차원 금속 프린팅 공정에서의 조형파트 진단 및 조형공구경로 검증
이규복 ,  지해성 대한기계학회 논문집 A권 2017 .02
TLE Data based Precise Estimation of Satellite’s Orbital Parameters
Ju-Hyeon Hong ,  Jeong-Hun Kim ,  Seonggyun Kim 외 1명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2016 .10
한국형발사체 발사대 지상장비제어계 접지시스템 설계
문경록 ,  안재철 ,  정일형 외 2명 한국추진공학회 학술대회논문집 2016 .05

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-560-002172858